《Scientific Reports》：A randomized field experiment comparing nudges and boosts for household electricity conservation in student housing
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摘要
行为干预能够促进家庭节能，然而关于驱动其效果的中间变量与调节变量的证据仍然有限。在一项为期24周、涵盖140个学生家庭的随机现场实验中，研究人员对比了两种行为干预：一种为社会比较式“助推”（nudge），另一种为能力增强式“增能”（boost）。具体而
摘要
行为干预能够促进家庭节能，然而关于驱动其效果的中间变量与调节变量的证据仍然有限。在一项为期24周、涵盖140个学生家庭的随机现场实验中，研究人员对比了两种行为干预：一种为社会比较式“助推”（nudge），另一种为能力增强式“增能”（boost）。具体而言，助推组每周收到关于其用电量与同龄人比较的规范性反馈，而增能组参与者则获取针对具体设备的节能建议。与对照组相比，两种干预均通过减弱未受干预家庭中观察到的季节性用电增长，显著降低了用电量，相当于避免了约7 MWh的消耗。探索性分析表明，干预效果集中体现在基线用电量较高的参与者中。在该群体内，增能干预与对照组相比每周用电量显著减少3.97 kWh。助推组参与者每周用电量减少3.12 kWh。尽管两种干预随时间推移表现相似，但能力增强的证据有限：增能组相对于对照组的能力得分仅略有提高，但在多重检验校正后该效应变得边缘显著。进一步证据表明，干预效果在预处理能力与环境动机较高的参与者中最为显著，提示这些变量具有调节作用。
论文解读文章
一、研究背景与问题
行为干预（Behavioral Interventions, BIs）被广泛用于促进可持续性结果，例如节能。减少能源消耗对个体家庭（通过降低公用事业成本）和整个社会都具有重要意义。尽管大多数行为干预具有相似的善意目标，但其采用策略差异显著：助推（nudge）利用认知偏差和微妙的环境变化诱导节能，而增能（boost）则通过增强人们的节能能力（competence）来促进节能。这一区分依赖于明确助推与增能影响行为的机制。COM-B模型将行为概念化为能力（capability）、机会（opportunity）和动机（motivation）的函数，据此视角，增能主要针对能力维度，旨在通过提升知识、技能和能力来增强人们有效行动的心理能力；而助推则通常改变选择环境或使特定线索更加显著，从而塑造动机和机会，而不一定扩展个体潜在能力。
机制性区分对于检验理论假设、跨情境迁移效应以及预测干预结果的持久性至关重要。然而，尽管机制信息对成功的行为政策十分重要，但令人惊讶的是，直接比较助推与增能的机制假设的实证研究少之又少。近期一篇文献综述显示，将家庭节能干预与行为结果联系起来的机制证据中有80%是相关性的。为填补这一空白，研究人员在瑞典斯德哥尔摩的140个学生公寓单元中开展了一项为期24周的现场实验，对比了经典助推型干预与增能型干预对家庭用电量的影响。研究的具体目标是比较每种干预的累积效应、追踪随时间的节能效果，并探索两种干预策略背后的机制。
二、研究方法
本研究采用随机现场实验设计，在瑞典斯德哥尔摩地区的两个学生住房提供商处招募参与者，经同意后共159名参与者签署知情同意书。排除标准包括观察期内50%及以上用电量数据缺失（15人）、主动要求退出（2人）以及数据重复（2人），最终140名参与者纳入分析（对照组：n=50；助推组：n=46；增能组：n=44）。参与者被随机分配到三种实验条件：增能条件、助推条件和对照条件。
助推条件中，参与者每周收到用电量图形化反馈，与其项目中效率最高15%家庭的用电量及所有其他参与者的平均值进行比较，并通过不同表情符号提供指令性反馈。增能条件中，消费反馈不含社会比较元素，参与者另收到一套邮寄材料，包括指导信、A5海报和四张耐用贴纸，贴纸标注应放置位置（炉灶/烹饪区、水槽、冰箱、淋浴间），每周通过扫描贴纸上的QR码获取新的针对具体设备的节能建议。对照组不接收消费反馈或社会比较，仅完成欢迎和退出调查。研究人员采用意向性治疗（Intention-to-Treat, ITT）分析框架，使用双重差分模型和个体固定效应模型估计因果效应，采用Driscoll-Kraay标准误处理截面相关性和序列相关，并应用Benjamini-Hochberg程序控制错误发现率（False Discovery Rate, FDR）为5%。
三、研究结果
（一）对累计用电量的处理效应
基于140名参与者和2023年6月至2024年5月期间6,177个周度用电量观测的分析显示，三个实验组在基线特征上具有可比性。对照组参与者在治疗开始后用电量增加，反映了季节性趋势：大多数参与者在12月或1月初开始治疗，此时日照缩短、气温下降，学生倾向在冬季居家并使用高功率取暖设备。相比之下，助推组和增能组在同一时期的用电量没有显著变化。混合OLS双重差分回归显示，增能组每周比对照组少用2.34 kWh（p=0.013），助推组每周减少3.42 kWh（p=0.001），而对照组用电量较治疗前每周增加6.687 kWh（p<0.001）。个体固定效应模型确认，与对照组相比，增能组参与者治疗后用电量显著减少（系数=-1.862，p=0.026），助推组亦显著减少（系数=-2.024，p=0.015）。值得注意的是，干预效果应解释为相对于对照趋势的相对减少——两种干预并非必然产生组内绝对下降，而是减弱了未治疗家庭中观察到的季节性增长。
（二）高基线消费参与者的异质性效应
基于参与者治疗前用电量中位数（20.6 kWh/周）的分组分析显示，低基线消费参与者对干预无响应，可能由于进一步减少的潜力有限或居家时间较少。治疗效应主要由高基线消费参与者驱动：固定效应估计中，增能组三重交互项After Treatment × Boost × High Consumption显著（β=-3.97，p=0.01），助推组三重交互项（β=-3.12，p=0.09）边缘显著。这表明在高消费群体内，仅增能干预产生了统计学上显著的减少，而助推效应不具结论性。
（三）两种处理随时间的分化
对周度消费轨迹的可视化检查显示，两种处理组的用电量走势高度平行，不支持引导假设H3（增能与助推之间的差异在干预中后期变得更加显著）和H4（增能组随时间推移逐步减少用电量）。分段分析进一步将治疗期分为三个时段（0-5周、6-11周、12-17周），结果表明治疗效应在前六周与平均效应一致，助推效应在中六周增强，但最后六周两种效应均变得统计不显著。助推与增能之间的差异在任何区间内均未达到统计显著性（最低p=0.22）。参与度分析显示，增能组QR码扫描频率在实验约2.5个月时达到峰值后持续下降至每周不足一次，助推组仪表板访问量在2024年2月中旬后保持相对稳定。
（四）能力增强与机制
对实验前后能源能力测验得分的分析显示，对照组无变化，助推组和增能组均显示小幅提高。固定效应估计显示，仅增能组相对于对照组的能力分数边缘显著提高约2分（p=0.05），但经多重检验校正后变为边缘显著（p=0.06）。这为H2提供了部分支持。由于第一阶段的效应有限，预先注册的中介分析假设未得到满足，研究人员将焦点转向调节效应分析。双调节分析显示，节能效果仅发生在治疗前能力和环境动机均高于中位数的参与者群体中，仅高能力或仅高动机均不足以产生统计显著的用电量减少。
四、讨论与结论
本研究通过随机现场实验证明，助推（规范性反馈）和增能（能力增强建议）均相对于对照趋势显著降低了家庭用电量，两种干预共同避免了约7 MWh的消耗。在实践意义上，这些减少是在不改变硬件或提供经济激励的情况下实现的，表明简单、可扩展的沟通策略可以有效地削减住宅需求。研究假设H1（增能组比助推组用电更少）未获支持，两种干预的效果在统计上无法区分；H3和H4也未获支持，两种处理的消费轨迹基本平行。能力提升的有限证据和增能组参与度随时间的下降提示，能力获取可能不如预期那样渐进积累，且能力不一定直接转化为节能行为——知识、能力与意识并不自动产生环境友好行为，其关系通常受动机、机会、习惯和情境约束的调节。
研究的异质性分析表明，高基线消费者贡献了大部分观察到的减少，且在该群体内增能效应显著而助推效应不具结论性，显示增能干预在最需要的地方发挥了最大作用。双重调节分析进一步表明，节能效果主要发生在既有能力又有动机的参与者中，与既有文献一致。
本研究的贡献在于：提供了两种理论上有区别的行为干预策略在可持续消费领域的稀缺比较性现场证据，以实测用电量为行为结果，样本量相对较大；通过测量用电量、能力和参与度，评估了干预是否符合其理论描述，贡献了机制相关证据。研究局限性包括：学生住房样本可能限制结果的普适性；住房综合体之间的距离可能引发参与者之间信息共享；24周时长可能不足以支持稳健的能力发展和常规化；自愿参与可能导致样本过度代表对可持续性或研究参与更感兴趣的学生。
结论方面，研究结果表明：第一，能力增强型干预在减弱季节性用电增长方面至少与助推型干预同样有前景；第二，增能对高消费家庭尤其有用，这些家庭的效率提升需求最为迫切；第三，干预的选择应取决于预期机制——当目标是透过重复社会比较维持对消费的关注时，规范性反馈更为有用；而当居民缺乏如何节能的实用知识时，增能可能更为合适。然而，研究结果也提示，通过使用能够维持参与者参与度的传递系统（如重复提示和视觉上显著的传递方式），可能改善增能干预的持久效果，此类设计可同时保持能源使用的显著性并为居民提供将动机转化为行动所需的实用技能。
